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Spatial Attention Pyramid Network for Unsupervised Domain Adaptation

无监督域适配在各种计算机视觉任务重很关键,比如目标检测、实例分割和语义分割。目的是缓解由于域漂移导致的性能下降问题。大多数之前的方法采用对抗学习依赖源域和目标域之间的单模式分布,导致在多种场景中的结果并不理想。为此,在本文中,我们设计了一个新的空口岸注意力金字塔网络来进行无监督域适配。特别的,我们首先构建了空间金字塔表示来获得目标在不同尺度的内容信息。以任务指定的信息为引导,在每个尺度上,我们组合了密集的全局结构表示和局部纹理模式,有效的使用了空间注意力截止。采用这种方式,网络被强迫关注内容信息由区别力的地方来进行域适配。我们在各种由挑战性的数据集上进行了昂贵的实验,对目标检测、实例分割和语义分割进行了域适配,这证明了我们的方法比最佳的方法有了很大的提升。

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SinGAN: Learning a Generative Model from a Single Natural Image

我们介绍了SinGAN,这是一个无条件的生成模型,可以从单一的自然图像中学习。我们的模型经过训练,可以捕捉到图像中斑块的内部分布,然后能够生成高质量的、多样化的样本,这些样本承载着与图像相同的视觉内容。SinGAN包含一个完全卷积GAN的金字塔,每个负责学习图像不同比例的斑块分布。这允许生成任意大小和长宽比的新样本,这些样本具有显著的可变性,但同时保持训练图像的全局结构和精细纹理。与以前的单一图像GAN方案相比,我们的方法不限于纹理图像,也不是有条件的(即它从噪声中生成样本)。用户研究证实,生成的样本通常被混淆为真实的图像。我们说明了SinGAN在广泛的图像处理任务中的效用。

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